Instructivo sobre llamadas a funciones

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Las llamadas a función facilitan la obtención de resultados de datos estructurados desde generativos. Luego, puedes usar estos resultados para llamar a otras APIs y mostrar los datos de respuesta relevantes para el modelo. En otras palabras, las llamadas a función te ayudan a conectar modelos generativos a sistemas externos para que el contenido generado incluya la información más actualizada y precisa.

Puedes proporcionarles descripciones de funciones a los modelos de Gemini. Son funciones que escribes en el lenguaje de tu app (es decir, Google Cloud Functions). Es posible que el modelo te solicite que llames a una función y le envíes el resultado para ayudarlo a controlar tu consulta.

Si aún no lo has hecho, consulta la Introducción a la llamada a función para aprender más.

Ejemplo de API para el control de iluminación

Imagina que tienes un sistema de control de iluminación básico con una aplicación (API), y quieres permitir que los usuarios controlen las luces mediante solicitudes de texto. Puedes usar la función Llamadas a función para interpretar la iluminación de los usuarios y convertirlas en llamadas a la API para establecer la iluminación de salida. Este hipotético sistema de control de iluminación te permite controlar la el brillo de la luz y su temperatura de color, que se definen como dos parámetros:

Para simplificar, este sistema de iluminación imaginario solo tiene una luz, por lo que el usuario no necesita especificar una sala o ubicación. Este es un ejemplo de una solicitud JSON podrías enviar a la API de control de iluminación para cambiar el nivel de luz al 50% usando la temperatura de color de la luz diurna:

{
  "brightness": "50",
  "colorTemperature": "daylight"
}

En este instructivo, se muestra cómo configurar una llamada a función para que la API de Gemini haga lo siguiente: interpretar las solicitudes de iluminación de los usuarios y asignarlas a la configuración de la API para controlar un el brillo de la luz y los valores de temperatura de color.

Antes de comenzar: Configura tu proyecto y clave de API

Antes de llamar a la API de Gemini, debes configurar tu proyecto y tu clave de API.

Define una función de API

Crea una función que realice una solicitud a la API. Esta función debe definirse en el código de tu aplicación, pero podrían llamar a servicios o APIs fuera de tu aplicación. La API de Gemini no llama a esta función directamente, por lo que puedes controlar cómo y cuándo se ejecuta esta función a través de tu aplicación código. Para fines de demostración, este instructivo define una función de API simulada que solo devuelve los valores de iluminación solicitados:

async function setLightValues(brightness, colorTemp) {
  // This mock API returns the requested lighting values
  return {
    brightness: brightness,
    colorTemperature: colorTemp
  };
}

Crea declaraciones de función

Crea la declaración de función que pasarás al modelo generativo. Cuándo declaras una función para que la use el modelo, debes incluir tantos detalles como sea posible en las descripciones de las funciones y los parámetros. El modelo generativo usa esta información para determinar qué función seleccionar y cómo proporcionar de salida para los parámetros en la llamada a función. El siguiente código muestra cómo Declara la función de control de la iluminación:

// Function declaration, to pass to the model.
const controlLightFunctionDeclaration = {
  name: "controlLight",
  parameters: {
    type: "OBJECT",
    description: "Set the brightness and color temperature of a room light.",
    properties: {
      brightness: {
        type: "NUMBER",
        description: "Light level from 0 to 100. Zero is off and 100 is full brightness.",
      },
      colorTemperature: {
        type: "STRING",
        description: "Color temperature of the light fixture which can be `daylight`, `cool` or `warm`.",
      },
    },
    required: ["brightness", "colorTemperature"],
  },
};

// Executable function code. Put it in a map keyed by the function name
// so that you can call it once you get the name string from the model.
const functions = {
  controlLight: ({ brightness, colorTemp }) => {
    return setLightValues( brightness, colorTemp)
  }
};

Declara funciones durante la inicialización del modelo

Cuando quieras usar llamadas a función con un modelo, debes proporcionar tus declaraciones de función cuando inicialices el objeto del modelo. Declaras funciones estableciendo el parámetro tools del modelo:

<html>
  <body>
    <!-- ... Your HTML and CSS -->

    <script type="importmap">
      {
        "imports": {
          "@google/generative-ai": "https://esm.run/@google/generative-ai"
        }
      }
    </script>
    <script type="module">
      import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

      // Fetch your API_KEY
      const API_KEY = "...";

      // Access your API key (see "Set up your API key" above)
      const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

      // ...

      const generativeModel = genAI.getGenerativeModel({
        // Use a model that supports function calling, like a Gemini 1.5 model
        model: "gemini-1.5-flash",

        // Specify the function declaration.
        tools: {
          functionDeclarations: [controlLightFunctionDeclaration],
        },
      });
    </script>
  </body>
</html>

Genera una llamada a función

Una vez que hayas inicializado el modelo con las declaraciones de tu función, puedes indicar al modelo con la función definida. Debes usar las llamadas a función con instrucciones de chat (sendMessage()), ya que las llamadas a función suelen beneficiarse de tener el contexto de las instrucciones y respuestas anteriores.

const chat = generativeModel.startChat();
const prompt = "Dim the lights so the room feels cozy and warm.";

// Send the message to the model.
const result = await chat.sendMessage(prompt);

// For simplicity, this uses the first function call found.
const call = result.response.functionCalls()[0];

if (call) {
  // Call the executable function named in the function call
  // with the arguments specified in the function call and
  // let it call the hypothetical API.
  const apiResponse = await functions[call.name](call.args);

  // Send the API response back to the model so it can generate
  // a text response that can be displayed to the user.
  const result = await chat.sendMessage([{functionResponse: {
    name: 'controlLight',
    response: apiResponse
  }}]);

  // Log the text response.
  console.log(result.response.text());
}